中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊
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中国科技核心期刊
ISSN 1000-7229 CN 11-2583/TM
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作为数字基础设施的重要载体,数据中心的数量和规模不断增长,导致系统能源消耗与日俱增,运行成本成倍上升。而综合能源系统(integrated energy system, IES)是以电力系统为核心,涵盖供电/气/冷/热等能源产供销一体化的复杂系统,其优化运行可实现对多种能源的综合管理和经济调度,采用IES替代数据中心的供能系统将是降低数据中心运行成本的有效方案。目前对IES的典型架构尚未明确定义,对基于数据中心的IES优化运行问题鲜有研究。首先介绍了IES以及基于数据中心的IES典型物理框架;其次分析了系统中耦合型运行设备的物理模型和能源集线器(energy hub, EH)及其扩展模型在系统中的应用;在此基础上,总结和梳理了国内外IES及基于数据中心的IES的优化运行现状,并提出了基于数据中心的多能源输入-多能源耦合-多能源输出的运行方式;最后,对基于数据中心的IES中能源不确定性及负荷预测、能源动态建模、优化调度策略及效益评价等重点发展方向和潜在的可研究内容进行了展望,以期为未来相关的项目落地、仿真研发等提供参考和借鉴。
以包含高比例光伏和规模化电动汽车(electric vehicle,EV)的配电网规划为研究对象,首先对电动汽车虚拟电厂进行灵活性量化,然后建立了综合考虑电动汽车虚拟电厂灵活性与高比例光伏接入的配电网规划模型。模型以配电网线路年综合投资成本最小为目标,同时兼顾新能源消纳、储能系统投资成本和电动汽车虚拟电厂灵活性补偿成本,以期在提升配电网规划经济性的同时实现电力系统“削峰填谷”,并提高光伏出力消纳率。最后以IEEE RTS-24节点配电网系统为例进行仿真验证,算例表明,所提规划模型利用储能系统和电动汽车灵活性降低了系统的规划运行成本,并提高了配电网内部光伏电站的消纳率,能够对未来包含高比例可再生能源和虚拟电厂灵活性资源的电力系统规划提供借鉴和参考。
“双碳”背景下,配电网中分布式电源的接入量逐渐增加,如何决策分布式电源的输出设定值从而使配电网经济运行成为研究的关键问题。针对分布式电源管控问题进行了深入研究,在建立时变优化模型的基础上,就现有算法未考虑当前时段分布式电源决策对未来时段分布式电源决策影响的问题,提出了一种计及电压预测的主动配电网分布式电源优化决策方法。首先根据配电网各节点负荷变动情况对负荷变动后的网络节点电压进行预测。进一步利用所预测的配电网节点电压值进行分布式电源的决策。然后利用分布式电源决策设定值的变化量预测分布式电源决策后的网络潮流状态,以此类推从而求解所有时段分布式电源的决策设定值。针对502节点配电网算例系统,利用所提在线优化决策方法对配电网最优潮流收敛性、节点电压调控收敛性以及储能电源充放电预测有效性进行了算例验证。
在园区综合能源系统(park integrated energy system,PIES)的低碳经济调度研究中,从外网购电所带来的碳排放量难以准确估计,给PIES低碳经济调度的准确性带来了严峻的挑战。因此,文章利用外网电能的碳流密度对其隐含碳排放进行精确核算,并建立了PIES低碳经济调度双层优化模型,最后在一个典型PIES中进行了算例分析。结果表明:相比于单一的PIES经济调度,所提优化模型可以在只提高4.82%运行成本的前提下,降低PIES约21.37%的碳排放量。同时,通过所提模型可以对PIES的碳流分布进行优化,消除系统的碳薄弱环节,提高PIES的环保性。
针对光伏接入后潮流倒送和出力波动带来的电压越限问题,提出一种基于全纯嵌入法(holomorphic embedding method, HEM)灵敏度分析的光储参与配电网分层分区电压调节方法。首先,建立储能和光伏的无功出力模型,并推导出基于HEM的配电网电压灵敏度矩阵,根据灵敏度矩阵运用聚类对配电网进行分区。然后,建立上层电压优化模型,通过全局和分区优化协调调度并网储能、光伏电站与无功调压设备对节点电压和网损进行优化;下层电压调节模型进一步挖掘并网小型分布式光伏及储能的无功能力,基于所得电压灵敏度对各区内越限节点的电压进行调节。最后,应用于某省35 kV的配电网实际系统,验证了所提灵敏度计算方法能够提高电压灵敏度的计算效率以及所提分层分区调压策略能够较好地改善光伏并网后电压越限问题。
主动配电网中分布式电源优化配置时,风光机组出力与负荷时序波动特性使场景过多,这既会增加模型求解的难度,也会影响优化配置结果。为此,首先引入戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index,DBI)结合K-means算法对全小时场景进行聚类缩减。然后,建立考虑风光与负荷时序特性的主动配电网双层优化配置模型,上层以系统年综合经济成本最优为目标,决策变量为风光机组接入配电网的位置及容量;下层以系统各时段运行电压水平最优为目标,决策变量为配电网主动管理措施下的运行成本;综合考虑风光机组时序出力和负荷侧时序响应,实现主动配电网分布式电源优化规划。最后,采用改进的自适应遗传算法对模型进行求解。IEEE 33节点系统算例表明,所提方法及模型在确保场景选取的多样性和合理性的同时,兼顾了风光机组出力与负荷时序波动特性,提高了系统运行水平,降低了系统运行成本。
分布式光伏、储能装置等大量分布式电源接入主动配电网(active distribution networks,ADN)后,光伏出力、负荷和旋转备用容量的多重不确定性对主动配电网经济调度的可靠性提出新的挑战。考虑了光伏出力及负荷不确定性,对旋转备用容量进行概率约束,以调度过程中运行成本最小为目标函数提出了一种主动配电网经济优化调度模型。通过所提出的潮流约束线性化方法和离散步长变换方法,将机会约束规划(chance constrained programming,CCP)模型转化为易于求解的确定性混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)模型,并通过CPLEX求解器进行求解。基于IEEE-33节点配电网系统对所提方法进行验证。算例结果表明,所提策略的系统计算时间显著减少,优化效果更好,且可以通过适当设置旋转备用容量概率约束的置信水平实现主动配电网可靠性与经济性间平衡。
为实现云储能业务的商业化推广,在保证用户整体效益最优的前提下,提出了一种考虑多主体电能交易的云储能服务机制,挖掘了储能资源与可再生能源匹配的价值,在电能交易中引入竞争机制,有效激励用户积极参与服务,提高用户自主性及交易效率,为云储能商业化业务提供了一种新的思维方式。首先,根据用户用能行为设计了云储能服务机制架构及业务流程。其次,构建了以用户净用能成本最小为目标的日前电能调度模型及策略。然后,建立了以多轮次集合竞价为规则的电能交易竞价及匹配策略。在此基础上,设计了违约处理及费用结算模型,以明确各参与主体的效益。最后,以某园区为例验证了所提服务机制的有效性。结果表明,该机制能够实现可再生能源的最大程度就地消纳,降低用户的用能成本,使用户间良性竞争,实现各主体多方共赢。
目前高比例风光接入的输电网存在弃风弃光率普遍较高的问题,配置储能设备作为一种具有潜在效用的手段在当前的研究中备受青睐。针对输电网储能配置问题,为达到综合成本减小和弃风弃光率降低的目的,提出了一种基于双层规划模型的输电网氢-电混合储能系统配置方法。首先,对氢-电混合储能系统的特性进行建模,在此基础上建立输电网氢-电混合储能系统功率与容量配置双层规划模型。上层模型以配置储能后年综合成本最小为目标;下层模型以弃风弃光率最小为目标。其后基于蓄电池和氢储能的不同特性,提出一种氢-电混合储能系统配合策略。最后,针对该模型非线性多目标的特点,采用双层迭代粒子群算法与潮流计算相结合进行模型求解。在算例仿真部分,以某含有高比例风光接入地区输电网为例,进行氢-电混合储能系统容量和选址的优化配置,验证了所建模型和所提求解算法的可行性和有效性。提高了风电光伏出力在时序上的转移能力,减少了高碳化石能源的消耗量,降低了弃风弃光率。
光伏渗透率的不断提高降低了新型电力系统的转动惯量,给系统频率稳定性带来了新的挑战,储能出力灵活且迅速,将储能与光伏结合构成光储电站参与电网调频能够提高新型电力系统频率稳定性。光储电站参与系统调频的有功出力受到光照强度、储能荷电系数等多因素的影响,然而现有的与光储电站调频控制有关的研究大多对这些多约束的处理能力较差。在此背景下,提出一种基于模型预测控制的新型电力系统光储电站调频控制策略。该控制策略以最小化系统频率偏差与频率变化率之和为目标,计及光储电站有功出力及总发电量约束,优化光储电站有功出力,并通过控制光储电站有功输出参与系统频率调节。最后,通过仿真算例说明了所提方法相比传统控制策略调频效果更优,能够在考虑多约束的情况下快速精准确定光储电站出力,提高系统频率稳定性。
随着可再生能源在电力系统中所占的比例日益提高,电力系统的电源结构发生了巨大变化,可再生能源的高渗透性、出力的随机性和不确定性,使得电源侧、负荷侧对电力系统调峰资源需求问题逐渐凸显。首先,总结可再生能源时序发电特性和空间分布特性,对高比例可再生能源电力系统的调峰问题进行了说明。然后,对多种调峰储能类型的配备、特点、发展趋势等研究成果进行总结与归纳,对需求侧参与电力系统调峰方式进行归纳总结,包括需求响应建设、发展电力市场和辅助调峰服务市场以及增强电力传输能力。最后,对未来高比例可再生能源电力系统调峰问题研究前景进行了讨论与展望。
随着可再生能源发电的占比不断提高,现代电力系统存在转动惯量不断降低,频率特性以及功率传输不稳定的现象。文章分析了可再生能源接入对传统电网频率、功率的动稳态特性影响,明确了可再生能源需要参与系统调频。同时考虑到传统机组与可再生能源出力的协调性,以及系统频率特性的性能,分析了3种可再生能源参与系统调频的方式,对比了在负荷阶跃下对频率以及功率特性的影响,提出了传统机组与可再生能源出力协调性调频方案。基于RTDS的硬件仿真实验表明,所提调频方案保证了系统频率响应的动稳态特性,并且解决了同步发电机与可再生能源功率相互协调的问题。
为了解决风电出力的随机性导致微电网并网规划运行时鲁棒性与计算效率难以平衡的问题,提出一种与典型日负荷场景匹配的风电出力场景构造方法。首先在微电网规划中重点考虑日负荷趋势和峰谷时段位置,利用隶属度函数提取日负荷曲线趋势和峰谷时段信息,并结合改进有序聚类提出典型日负荷选取方法;在典型日负荷的有效时间内,利用风电出力最大增加量和最大减少量,结合插值法提出风电场景构造方法。然后建立评价指标体系来评价典型日负荷选取与对应风电场景构造效果。最后利用电网数据验证所提模型的有效性。
为解决微电网在传统集中化交易模式下面临的决策耗时长、信任成本高和隐私安全等问题,提出了基于多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法与智能合约的微电网去中心化市场交易体系。首先,对微电网市场中多智能体进行划分后设计了适用于各主体参与分布式交易的微电网去中心化交易机制,以保障市场主体利益。其次,为实现交易确认阶段微电网市场主体的交易策略优化,采用MADDPG算法对各主体追求利益最大的竞价模型进行求解。最后,通过算例仿真验证了MADDPG算法在智能合约下微电网市场主体交易策略优化过程中的可行性和经济性。
考虑到作为“联盟组织者”的负荷聚集商与作为“联盟成员”的用户间的博弈关系直接影响联盟整体对外竞价及盈利能力,文章以负荷聚集商参与调峰市场为场景,基于纳什讨价还价理论,对负荷调峰效果、负荷聚集商出清能力等因素进行量化并作为不同博弈主体的谈判筹码,建立了负荷聚集商与各类型用户体之间的收益分配模型,并依据用户对调峰电价与电量的不同态度,构建了用户满意度指标。算例仿真结果表明:所提模型能够保证联盟稳固同时增加联盟整体收益,且能合理有效地对主体收益进行分配;制定浮动电价策略能够对用户需求响应形成正向激励,同时提高合作双方的收益。整体与个体的双赢结果验证了所提方法的合理性与优越性。
